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2026, 15(5): 1487-1507.
摘要
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电磁波信息传输与获取自由度的提升一直是雷达目标探测性能增强的物理基础，在传统时、空、频、极化调制外，携带有轨道角动量的涡旋电磁波为雷达目标探测提供了“波前”这一新的信息承载维度。该文首先介绍了电磁涡旋雷达进行目标探测与成像的原理，分析比较了其技术特点；接着，对电磁涡旋雷达波束调控与目标散射特性研究现状进行了对比总结；进一步，综述了电磁涡旋雷达重要应用方向的发展历程与研究进展，包括目标成像、旋转多普勒探测、探测干扰一体化、雷达系统，并着重对处理方法进行了梳理分类与特点分析。最后，展望涡旋电磁波在探测以及干扰方面的潜力，指出未来发展的重点方向及若干关键科学技术问题。
电磁波信息传输与获取自由度的提升一直是雷达目标探测性能增强的物理基础，在传统时、空、频、极化调制外，携带有轨道角动量的涡旋电磁波为雷达目标探测提供了“波前”这一新的信息承载维度。该文首先介绍了电磁涡旋雷达进行目标探测与成像的原理，分析比较了其技术特点；接着，对电磁涡旋雷达波束调控与目标散射特性研究现状进行了对比总结；进一步，综述了电磁涡旋雷达重要应用方向的发展历程与研究进展，包括目标成像、旋转多普勒探测、探测干扰一体化、雷达系统，并着重对处理方法进行了梳理分类与特点分析。最后，展望涡旋电磁波在探测以及干扰方面的潜力，指出未来发展的重点方向及若干关键科学技术问题。
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2026, 15(4): 1125-1151.
雷达通过发射波形接收并处理回波信号从而获取目标信息，因此发射波形性能是决定雷达系统性能的关键因素。相比于其他雷达体制，合成孔径雷达(SAR)具有分布式目标场景，大时间带宽积波形，大幅宽远距离成像，距离-方位耦合等独特的工作特性，这对SAR波形设计提出了更高的要求。基于作者在SAR波形编码领域相关的研究工作和思考，该文总结了SAR波形设计近年来国内外的研究现状，讨论了SAR波形设计面临的技术挑战和其在提升系统成像性能上的作用，并展望了未来SAR波形设计的研究和发展趋势。
雷达通过发射波形接收并处理回波信号从而获取目标信息，因此发射波形性能是决定雷达系统性能的关键因素。相比于其他雷达体制，合成孔径雷达(SAR)具有分布式目标场景，大时间带宽积波形，大幅宽远距离成像，距离-方位耦合等独特的工作特性，这对SAR波形设计提出了更高的要求。基于作者在SAR波形编码领域相关的研究工作和思考，该文总结了SAR波形设计近年来国内外的研究现状，讨论了SAR波形设计面临的技术挑战和其在提升系统成像性能上的作用，并展望了未来SAR波形设计的研究和发展趋势。
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随着低空经济、低空安防及无人机监管需求的持续增长，低空目标探测已成为雷达感知领域的重要研究方向。由于地面、建筑立面、植被及道路设施等散射体的存在，低空目标回波呈现出强多径、强相干与场景依赖性等复杂特性，给目标检测、参数估计、定位与跟踪带来了显著挑战。同时，多径传播也可作为补充观测信息，为非视距探测、低仰角测高、弱目标增强及协同感知提供新的信息维度与实现可能。该文系统综述了低空场景下的多径传播机理、典型信号模型及其对探测任务的影响，并在“面向任务的信息表征与决策”框架下梳理了相关研究进展。其中，多径抑制部分重点分析检测、参数估计、定位与跟踪中的典型性能退化问题；多径利用部分从能量聚焦与回波增强、几何约束下的参数反演与定位，以及信息融合驱动的持续感知3个层面，总结代表性技术路径。在此基础上，结合相关任务分析多输入多输出(MIMO)雷达的波形分集、虚拟孔径、多视角观测等体制特征对多径分离、参数估计、协同感知及资源优化的影响。最后，探讨了真实场景建模、任务驱动处理、物理先验与数据驱动融合、协同系统工程实现等未来研究方向。
随着低空经济、低空安防及无人机监管需求的持续增长，低空目标探测已成为雷达感知领域的重要研究方向。由于地面、建筑立面、植被及道路设施等散射体的存在，低空目标回波呈现出强多径、强相干与场景依赖性等复杂特性，给目标检测、参数估计、定位与跟踪带来了显著挑战。同时，多径传播也可作为补充观测信息，为非视距探测、低仰角测高、弱目标增强及协同感知提供新的信息维度与实现可能。该文系统综述了低空场景下的多径传播机理、典型信号模型及其对探测任务的影响，并在“面向任务的信息表征与决策”框架下梳理了相关研究进展。其中，多径抑制部分重点分析检测、参数估计、定位与跟踪中的典型性能退化问题；多径利用部分从能量聚焦与回波增强、几何约束下的参数反演与定位，以及信息融合驱动的持续感知3个层面，总结代表性技术路径。在此基础上，结合相关任务分析多输入多输出(MIMO)雷达的波形分集、虚拟孔径、多视角观测等体制特征对多径分离、参数估计、协同感知及资源优化的影响。最后，探讨了真实场景建模、任务驱动处理、物理先验与数据驱动融合、协同系统工程实现等未来研究方向。
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2023, 12(2): 456-469.
海上目标检测识别受制于海上目标及海杂波环境特性，基于实测数据认知海上目标的本质特征有利于推进目标检测识别技术进步。针对海上目标散射特性数据不足的问题，升级“雷达对海探测数据共享计划(SDRDSP)”，扩展雷达目标观测的物理维度、提升雷达及辅助数据采集能力，获取不同极化、海况下的海上目标及环境数据，构建海上目标双极化多海况散射特性数据集，并分析其统计分布特性、时间与空间相关性和多普勒谱特性，为数据使用提供支持。后续将推进海上目标类型与数量的持续积累，为海上目标检测识别性能提升和智能化发展提供数据支持。
海上目标检测识别受制于海上目标及海杂波环境特性，基于实测数据认知海上目标的本质特征有利于推进目标检测识别技术进步。针对海上目标散射特性数据不足的问题，升级“雷达对海探测数据共享计划(SDRDSP)”，扩展雷达目标观测的物理维度、提升雷达及辅助数据采集能力，获取不同极化、海况下的海上目标及环境数据，构建海上目标双极化多海况散射特性数据集，并分析其统计分布特性、时间与空间相关性和多普勒谱特性，为数据使用提供支持。后续将推进海上目标类型与数量的持续积累，为海上目标检测识别性能提升和智能化发展提供数据支持。
5
2026, 15(4): 1258-1277.
低空目标对机场等空域安全的威胁日趋显著，其精准探测与识别是雷达系统亟待解决的关键问题，而高质量的雷达实测数据集是推进低空目标识别的核心基础。然而，现有公开雷达低空目标数据集多为仿真数据或近距离采集数据，难以真实反映和验证远距离场景下雷达目标识别性能。因此，该文构建了基于全息凝视雷达(HSR)的低空目标探测识别数据集，完成了外场环境下典型低空目标的实测数据采集与识别验证。该数据集涵盖多旋翼无人机、雀类、大型迁徙鸟等典型目标，以及悬停、盘旋、径向飞行等典型运动场景，并且同步提供目标多普勒瀑布图与雷达实测航迹信息(含方位角、俯仰角、径向速度、归一化信噪比)，为探索目标精细化特征与运动状态的内在关联提供了数据支撑。在此基础上，该文采用多模态自适应特征融合网络，提取不同目标的多普勒特征与运动学特征并进行融合，验证了区分不同类型低空目标的有效性。
低空目标对机场等空域安全的威胁日趋显著，其精准探测与识别是雷达系统亟待解决的关键问题，而高质量的雷达实测数据集是推进低空目标识别的核心基础。然而，现有公开雷达低空目标数据集多为仿真数据或近距离采集数据，难以真实反映和验证远距离场景下雷达目标识别性能。因此，该文构建了基于全息凝视雷达(HSR)的低空目标探测识别数据集，完成了外场环境下典型低空目标的实测数据采集与识别验证。该数据集涵盖多旋翼无人机、雀类、大型迁徙鸟等典型目标，以及悬停、盘旋、径向飞行等典型运动场景，并且同步提供目标多普勒瀑布图与雷达实测航迹信息(含方位角、俯仰角、径向速度、归一化信噪比)，为探索目标精细化特征与运动状态的内在关联提供了数据支撑。在此基础上，该文采用多模态自适应特征融合网络，提取不同目标的多普勒特征与运动学特征并进行融合，验证了区分不同类型低空目标的有效性。
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2026, 15(4): 1238-1257.
针对海空目标雷达分类中存在的特征提取不充分、时空关联建模能力薄弱及分类性能欠佳等问题，该文围绕图网络特征提取和分类技术开展研究。首先，聚焦数字阵泛探雷达，构建了雷达海空目标探测数据集LSS-DAUR-1.0，包含客轮、快艇、直升机、旋翼无人机、鸟类与固定翼无人机6类目标的多普勒和航迹数据。其次，基于该数据集分析了目标的多域多维特性，通过相关性和余弦相似度分析，验证了多普勒特征与物理运动特征的互补性。在此基础上，提出融合双特征的动态图图卷积网络(DG-GCN)分类方法设计自适应窗口调整、混合衰减函数和动态阈值机制，构建时空关联自适应动态图，结合图卷积特征学习和分类模块，实现对海空目标的精细化分类。LSS-DAUR-1.0数据集验证表明，DG-GCN分类准确率达99.66%，较ResNet和Transformer模型分别提升6.78%和17.97%，总处理时间仅4.98 ms，较对比模型降低80%以上，兼顾高精度与高效性。此外，噪声环境测试其鲁棒性良好。消融实验验证，动态边权机制可弥补纯时序连接的空间特征关联上不足，提升模型泛化能力。
针对海空目标雷达分类中存在的特征提取不充分、时空关联建模能力薄弱及分类性能欠佳等问题，该文围绕图网络特征提取和分类技术开展研究。首先，聚焦数字阵泛探雷达，构建了雷达海空目标探测数据集LSS-DAUR-1.0，包含客轮、快艇、直升机、旋翼无人机、鸟类与固定翼无人机6类目标的多普勒和航迹数据。其次，基于该数据集分析了目标的多域多维特性，通过相关性和余弦相似度分析，验证了多普勒特征与物理运动特征的互补性。在此基础上，提出融合双特征的动态图图卷积网络(DG-GCN)分类方法设计自适应窗口调整、混合衰减函数和动态阈值机制，构建时空关联自适应动态图，结合图卷积特征学习和分类模块，实现对海空目标的精细化分类。LSS-DAUR-1.0数据集验证表明，DG-GCN分类准确率达99.66%，较ResNet和Transformer模型分别提升6.78%和17.97%，总处理时间仅4.98 ms，较对比模型降低80%以上，兼顾高精度与高效性。此外，噪声环境测试其鲁棒性良好。消融实验验证，动态边权机制可弥补纯时序连接的空间特征关联上不足，提升模型泛化能力。
7
2025, 14(5): 1276-1293.
该文针对飞鸟和无人机等低慢小目标精细化特征提取和分类问题，提出了一种多波段多角度特征融合分类方法。首先分别基于K波段和L波段调频连续波雷达从多个角度采集了5种类型旋翼无人机和飞鸟模型数据，构建低慢小探测数据集。其次，为了获取L波段目标信号的周期性振动特征，利用经验模态分解提取L波段信号中高频特征，抑制噪声影响；对K波段回波信号进行短时傅里叶变换，获得多角度高分辨微动特征。然后，设计了一种多波段多角度特征融合网络模型(MMFFNet)，包含改进的卷积长短期记忆网络时序特征提取模块、注意力融合模块和多尺度特征融合模块，通过多波段多角度特征的融合提高了目标分类的准确率。通过实测数据集验证表明，与使用单一雷达特征分类方法相比，在高信噪比为5 dB和低信噪比为–3 dB条件下所提方法对7种类型的低慢小目标的正确分类准确率分别提高了3.1%和12.3%。
该文针对飞鸟和无人机等低慢小目标精细化特征提取和分类问题，提出了一种多波段多角度特征融合分类方法。首先分别基于K波段和L波段调频连续波雷达从多个角度采集了5种类型旋翼无人机和飞鸟模型数据，构建低慢小探测数据集。其次，为了获取L波段目标信号的周期性振动特征，利用经验模态分解提取L波段信号中高频特征，抑制噪声影响；对K波段回波信号进行短时傅里叶变换，获得多角度高分辨微动特征。然后，设计了一种多波段多角度特征融合网络模型(MMFFNet)，包含改进的卷积长短期记忆网络时序特征提取模块、注意力融合模块和多尺度特征融合模块，通过多波段多角度特征的融合提高了目标分类的准确率。通过实测数据集验证表明，与使用单一雷达特征分类方法相比，在高信噪比为5 dB和低信噪比为–3 dB条件下所提方法对7种类型的低慢小目标的正确分类准确率分别提高了3.1%和12.3%。
8
2024, 13(3): 539-553.
无人机等低慢小目标探测对雷达目标检测和识别技术提出了很高的挑战，迫切需要构建相关数据集，支撑低慢小探测技术的发展和应用。该文公开了一个多波段调频连续波(FMCW)雷达低慢小目标探测数据集，基于Ku波段和L波段的FMCW雷达采集6种类型的无人机回波数据，通过雷达调制周期和调制带宽，具备不同时域和频域分辨和测量能力，构建了多波段FMCW雷达低慢小探测数据集(LSS-FMCWR-1.0)。为了进一步提升无人机微动特征提取能力，该文提出基于局部极大值同步提取变换的无人机微动提取和参数估计方法，在短时傅里叶变换的基础上提取时频能量最大值，保留有用信号分量，实现精细化时频表示。基于LSS-FMCWR-1.0进行验证分析，结果表明该方法相较于传统时频方法，熵值平均降低了5.3 dB，旋翼叶长估计误差降低了27.7%，所提方法兼顾高时频分辨率和较高的参数估计精度，为后续目标识别奠定了基础。
无人机等低慢小目标探测对雷达目标检测和识别技术提出了很高的挑战，迫切需要构建相关数据集，支撑低慢小探测技术的发展和应用。该文公开了一个多波段调频连续波(FMCW)雷达低慢小目标探测数据集，基于Ku波段和L波段的FMCW雷达采集6种类型的无人机回波数据，通过雷达调制周期和调制带宽，具备不同时域和频域分辨和测量能力，构建了多波段FMCW雷达低慢小探测数据集(LSS-FMCWR-1.0)。为了进一步提升无人机微动特征提取能力，该文提出基于局部极大值同步提取变换的无人机微动提取和参数估计方法，在短时傅里叶变换的基础上提取时频能量最大值，保留有用信号分量，实现精细化时频表示。基于LSS-FMCWR-1.0进行验证分析，结果表明该方法相较于传统时频方法，熵值平均降低了5.3 dB，旋翼叶长估计误差降低了27.7%，所提方法兼顾高时频分辨率和较高的参数估计精度，为后续目标识别奠定了基础。
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飞鸟和无人机(UAVs)是典型的“低慢小”目标，具有低可观测性，对两者的有效监视和识别成为保障空中航路安全、城市安保等需求迫切需要解决的难题。飞鸟和无人机目标类型多、飞行高度低、机动性强、雷达散射截面积小，加之探测环境复杂，给目标探测带来极大困扰，已成为世界性难题。因此迫切需要研发“看得见(检测能力强)、辨得明(识别概率高)”的无人机、飞鸟等“低慢小”目标监视手段和技术，实现目标的精细化描述和识别。该文集中对近年来复杂场景下旋翼无人机和飞鸟目标检测与识别技术的研究进展进行了归纳总结，介绍了飞鸟和无人机探测的主要手段，从回波建模和微动特性认知、泛探模式下机动特征增强与提取、分布式多视角特征融合、运动轨迹差异、深度学习智能分类等方面给出了检测和识别的有效途径。最后，该文总结了现有研究存在的问题，对未来复杂场景下飞鸟和无人机目标检测与识别技术的发展进行了展望。
飞鸟和无人机(UAVs)是典型的“低慢小”目标，具有低可观测性，对两者的有效监视和识别成为保障空中航路安全、城市安保等需求迫切需要解决的难题。飞鸟和无人机目标类型多、飞行高度低、机动性强、雷达散射截面积小，加之探测环境复杂，给目标探测带来极大困扰，已成为世界性难题。因此迫切需要研发“看得见(检测能力强)、辨得明(识别概率高)”的无人机、飞鸟等“低慢小”目标监视手段和技术，实现目标的精细化描述和识别。该文集中对近年来复杂场景下旋翼无人机和飞鸟目标检测与识别技术的研究进展进行了归纳总结，介绍了飞鸟和无人机探测的主要手段，从回波建模和微动特性认知、泛探模式下机动特征增强与提取、分布式多视角特征融合、运动轨迹差异、深度学习智能分类等方面给出了检测和识别的有效途径。最后，该文总结了现有研究存在的问题，对未来复杂场景下飞鸟和无人机目标检测与识别技术的发展进行了展望。
10
2019, 8(6): 852-863.
近年来，深度学习技术得到广泛应用，然而在合成孔径雷达(SAR)舰船目标检测研究中，由于数据获取难、样本规模小，尚难以支撑深度网络模型的训练。该文公开了一个面向高分辨率、大尺寸场景的SAR舰船检测数据集，该数据集包含31景高分三号SAR图像，场景类型包含港口、岛礁、不同级别海况的海面等，背景涵盖近岸和远海等多样场景。同时，该文使用经典舰船检测算法和深度学习算法进行了实验，其中基于密集连接端到端网络方法效果最佳，平均精度达到88.1%。通过实验对比分析形成指标基准，方便其他学者在此数据集基础上进一步展开SAR舰船检测相关研究。
近年来，深度学习技术得到广泛应用，然而在合成孔径雷达(SAR)舰船目标检测研究中，由于数据获取难、样本规模小，尚难以支撑深度网络模型的训练。该文公开了一个面向高分辨率、大尺寸场景的SAR舰船检测数据集，该数据集包含31景高分三号SAR图像，场景类型包含港口、岛礁、不同级别海况的海面等，背景涵盖近岸和远海等多样场景。同时，该文使用经典舰船检测算法和深度学习算法进行了实验，其中基于密集连接端到端网络方法效果最佳，平均精度达到88.1%。通过实验对比分析形成指标基准，方便其他学者在此数据集基础上进一步展开SAR舰船检测相关研究。
11
2026, 15(5): 1508-1527.
传统雷达能够实现对运动目标的探测，但当目标速度矢量方向与电磁波传播方向垂直时，其角向运动信息难以有效获取，从而在旋转目标运动趋势感知方面存在一定的探测盲区。携带轨道角动量(OAM)的涡旋电磁波具有螺旋相位结构和环状辐射特性，在与旋转目标相互作用时会产生旋转多普勒效应，从而为获取目标的角向运动信息提供了新的技术途径。近年来，基于涡旋电磁波旋转多普勒效应的目标探测方法引起了国内外研究人员的广泛关注。该文系统综述了涡旋电磁波旋转多普勒探测技术的发展历程与研究进展，重点介绍了微波波段相关研究成果，包括基于相位与频谱特征的旋转多普勒探测方法，基于OAM模式特性的旋转多普勒探测方法以及基于涡旋电磁波的目标微动探测方法。最后，该文对现有研究中的主要问题进行了系统梳理，并对未来的发展方向及潜在应用前景进行了展望。
传统雷达能够实现对运动目标的探测，但当目标速度矢量方向与电磁波传播方向垂直时，其角向运动信息难以有效获取，从而在旋转目标运动趋势感知方面存在一定的探测盲区。携带轨道角动量(OAM)的涡旋电磁波具有螺旋相位结构和环状辐射特性，在与旋转目标相互作用时会产生旋转多普勒效应，从而为获取目标的角向运动信息提供了新的技术途径。近年来，基于涡旋电磁波旋转多普勒效应的目标探测方法引起了国内外研究人员的广泛关注。该文系统综述了涡旋电磁波旋转多普勒探测技术的发展历程与研究进展，重点介绍了微波波段相关研究成果，包括基于相位与频谱特征的旋转多普勒探测方法，基于OAM模式特性的旋转多普勒探测方法以及基于涡旋电磁波的目标微动探测方法。最后，该文对现有研究中的主要问题进行了系统梳理，并对未来的发展方向及潜在应用前景进行了展望。
12
2023, 12(4): 906-922.
针对合成孔径雷达(SAR)图像中飞机散射点离散以及背景强干扰造成虚警的问题，该文提出了一种结合散射感知的SAR飞机检测识别方法。一方面，通过上下文引导的特征金字塔模块来增强全局信息，减弱复杂场景中强干扰的影响，提高检测识别的准确率。另一方面，利用散射关键点对目标进行定位，设计散射感知检测模块实现对回归框的细化校正，增强目标的定位精度。为了验证方法有效性、同时促进SAR飞机检测识别领域的研究发展，该文制作并公开了一个高分辨率SAR-AIRcraft-1.0数据集。该数据集图像来自高分三号卫星，包含4,368张图片和16,463个飞机目标实例，涵盖A220, A320/321, A330, ARJ21, Boeing737, Boeing787和other共7个类别。该文将提出的方法和常见深度学习算法在构建的数据集上进行实验，实验结果证明了散射感知方法的优异性能，并且形成了该数据集在SAR飞机检测、细粒度识别、检测识别一体化等不同任务中性能指标的基准。
针对合成孔径雷达(SAR)图像中飞机散射点离散以及背景强干扰造成虚警的问题，该文提出了一种结合散射感知的SAR飞机检测识别方法。一方面，通过上下文引导的特征金字塔模块来增强全局信息，减弱复杂场景中强干扰的影响，提高检测识别的准确率。另一方面，利用散射关键点对目标进行定位，设计散射感知检测模块实现对回归框的细化校正，增强目标的定位精度。为了验证方法有效性、同时促进SAR飞机检测识别领域的研究发展，该文制作并公开了一个高分辨率SAR-AIRcraft-1.0数据集。该数据集图像来自高分三号卫星，包含4,368张图片和16,463个飞机目标实例，涵盖A220, A320/321, A330, ARJ21, Boeing737, Boeing787和other共7个类别。该文将提出的方法和常见深度学习算法在构建的数据集上进行实验，实验结果证明了散射感知方法的优异性能，并且形成了该数据集在SAR飞机检测、细粒度识别、检测识别一体化等不同任务中性能指标的基准。
13
2026, 15(5): 1566-1577.
该文提出了一种透射型两比特可编程超表面的设计方法，并基于该超表面实现了多模电磁涡旋波束的生成与动态调控。所设计的超表面单元通过控制所加载PIN二极管的状态，在4.15 GHz中心频率处可以实现插入损耗低至1.2 dB的高效透射及精确的两比特相位量化调控。进一步构建了生成偏折涡旋波束所需的编码方案，并加工制作了超表面样件。近场扫描测试结果表明，该超表面能够生成多种模态的涡旋波束，且具有清晰的螺旋相位特征与环状幅度分布，中心频点处±2阶以内涡旋波束主模纯度均大于0.88；同时进行了远场方向图测试，验证了涡旋波束能够在0°～45°范围内动态扫描，且扫描增益损耗小于3 dB，实测结果与仿真吻合良好。该超表面涡旋波束动态调控方法在雷达成像与无线通信等领域具有较好的应用前景。
该文提出了一种透射型两比特可编程超表面的设计方法，并基于该超表面实现了多模电磁涡旋波束的生成与动态调控。所设计的超表面单元通过控制所加载PIN二极管的状态，在4.15 GHz中心频率处可以实现插入损耗低至1.2 dB的高效透射及精确的两比特相位量化调控。进一步构建了生成偏折涡旋波束所需的编码方案，并加工制作了超表面样件。近场扫描测试结果表明，该超表面能够生成多种模态的涡旋波束，且具有清晰的螺旋相位特征与环状幅度分布，中心频点处±2阶以内涡旋波束主模纯度均大于0.88；同时进行了远场方向图测试，验证了涡旋波束能够在0°～45°范围内动态扫描，且扫描增益损耗小于3 dB，实测结果与仿真吻合良好。该超表面涡旋波束动态调控方法在雷达成像与无线通信等领域具有较好的应用前景。
14
2025, 14(3): 754-780.
海上目标检测识别技术发展需要大量高质量的海上目标多传感器实测数据。针对这一需求，“雷达对海探测数据共享计划(SDRDSP)”升级为“海上目标数据共享计划(MTDSP)”，利用HH极化雷达、VV极化雷达、光电设备、AIS设备开展海上船只目标多源观测试验，获取雷达中频/视频回波切片数据、可见光与红外图像数据、AIS静态与动态报文数据、气象水文数据，覆盖典型海况和多种船型，构建涵盖多种类型海上目标的多源观测数据集，完成同一目标多种模态数据的匹配和标注，并实现目标数据的自动入库管理、条件检索和批量导出，为海上目标特性数据自动获取、长期积累与使用奠定基础。在此基础上，基于实测数据对比分析了不同海况、姿态、极化条件下同一船只目标的时域/频域特征、不同类型船只目标的时域/频域特征，形成了目标特征变化的统计结论。
海上目标检测识别技术发展需要大量高质量的海上目标多传感器实测数据。针对这一需求，“雷达对海探测数据共享计划(SDRDSP)”升级为“海上目标数据共享计划(MTDSP)”，利用HH极化雷达、VV极化雷达、光电设备、AIS设备开展海上船只目标多源观测试验，获取雷达中频/视频回波切片数据、可见光与红外图像数据、AIS静态与动态报文数据、气象水文数据，覆盖典型海况和多种船型，构建涵盖多种类型海上目标的多源观测数据集，完成同一目标多种模态数据的匹配和标注，并实现目标数据的自动入库管理、条件检索和批量导出，为海上目标特性数据自动获取、长期积累与使用奠定基础。在此基础上，基于实测数据对比分析了不同海况、姿态、极化条件下同一船只目标的时域/频域特征、不同类型船只目标的时域/频域特征，形成了目标特征变化的统计结论。
15
2026, 15(5): 1528-1551.
涡旋电磁波雷达利用携带轨道角动量的电磁波进行探测，可以在波束内提供独特的方位分辨能力并增强目标散射信息，在目标检测、成像与识别中具有重要潜力。然而，面对日益复杂的探测场景，传统涡旋电磁波雷达受限于电子器件带宽瓶颈，在宽带信号产生与调控方面面临巨大挑战，难以兼顾高距离分辨率与高方位分辨率。微波光子技术凭借其超宽带、低损耗及抗电磁干扰等天然优势，为突破上述限制提供了有效途径。该文介绍了微波光子宽带涡旋电磁波雷达的研究进展及其在前视成像领域的应用能力。首先，阐述了基于微波光子技术的宽带涡旋电磁信号收发架构与成像机理，深入分析了宽带条件下涡旋电磁波的频率依赖特性及其对成像的影响。其次，梳理了微波光子宽带移相、光控波束形成及宽带信号产生等关键技术，阐明其相较于传统电子方案的显著性能优势。在此基础上，展示了3种典型的微波光子宽带涡旋电磁波雷达系统方案，并通过原理样机实验验证了其在前视场景下的高分辨成像能力。最后，对微波光子宽带涡旋电磁波雷达未来的发展趋势进行了展望。
涡旋电磁波雷达利用携带轨道角动量的电磁波进行探测，可以在波束内提供独特的方位分辨能力并增强目标散射信息，在目标检测、成像与识别中具有重要潜力。然而，面对日益复杂的探测场景，传统涡旋电磁波雷达受限于电子器件带宽瓶颈，在宽带信号产生与调控方面面临巨大挑战，难以兼顾高距离分辨率与高方位分辨率。微波光子技术凭借其超宽带、低损耗及抗电磁干扰等天然优势，为突破上述限制提供了有效途径。该文介绍了微波光子宽带涡旋电磁波雷达的研究进展及其在前视成像领域的应用能力。首先，阐述了基于微波光子技术的宽带涡旋电磁信号收发架构与成像机理，深入分析了宽带条件下涡旋电磁波的频率依赖特性及其对成像的影响。其次，梳理了微波光子宽带移相、光控波束形成及宽带信号产生等关键技术，阐明其相较于传统电子方案的显著性能优势。在此基础上，展示了3种典型的微波光子宽带涡旋电磁波雷达系统方案，并通过原理样机实验验证了其在前视场景下的高分辨成像能力。最后，对微波光子宽带涡旋电磁波雷达未来的发展趋势进行了展望。
16
2026, 15(2): 387-408.
深度学习虽已成为合成孔径雷达(SAR)图像目标检测领域主流方法，但其性能高度依赖于大规模标注数据集。在测试不同分布的SAR数据时，模型的检测性能会出现一定程度下降，难以直接迁移应用，且人工标注成本高昂。针对此瓶颈，学术界开始探索基于多源信息的跨域学习策略，通过整合不同来源(传感器)的光学遥感图像或异源SAR图像等先验信息，辅助检测模型实现跨域知识迁移。该文聚焦深度学习框架下的跨域学习技术，系统梳理该领域最新研究进展，分析该领域的核心问题，从方法论层面分析现有技术的核心优势与适用场景，并基于技术演进规律提出未来发展方向，旨在为提升SAR图像目标检测的泛化能力提供理论支撑与方法论参考。
深度学习虽已成为合成孔径雷达(SAR)图像目标检测领域主流方法，但其性能高度依赖于大规模标注数据集。在测试不同分布的SAR数据时，模型的检测性能会出现一定程度下降，难以直接迁移应用，且人工标注成本高昂。针对此瓶颈，学术界开始探索基于多源信息的跨域学习策略，通过整合不同来源(传感器)的光学遥感图像或异源SAR图像等先验信息，辅助检测模型实现跨域知识迁移。该文聚焦深度学习框架下的跨域学习技术，系统梳理该领域最新研究进展，分析该领域的核心问题，从方法论层面分析现有技术的核心优势与适用场景，并基于技术演进规律提出未来发展方向，旨在为提升SAR图像目标检测的泛化能力提供理论支撑与方法论参考。
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2026, 15(5): 1650-1668.
涡旋电磁波雷达(VEWR)利用轨道角动量(OAM)模态的正交性，理论上为突破传统雷达的方位向分辨率限制提供了新的物理维度，从而也为目标微动感知与前视成像开辟了新途径。然而，实际应用中有限可用模态与复杂电磁噪声导致严重的模态混叠和分辨率退化，现有稀疏成像方法普遍存在精度-效率失衡、噪声鲁棒性不足等问题。该文提出一种融合模态相关性加权与自适应正则化(MCW-AR)的超分辨成像框架。首先构建VEWR前视成像几何与波前调制信号模型；进而设计OAM模态相关矩阵量化模态间辐射能量的非均匀分布特性，通过贝塞尔函数幅值加权调制强化主导模态的低秩约束；最终建立联合稀疏性与低秩性的复合优化模型，引入自适应权重机制动态平衡结构保持与噪声抑制，并设计基于交替方向乘子法(ADMM)与增广拉格朗日乘子法(ALM)的联合优化框架，其中核心图像更新子问题采用动量加速的二维共轭梯度最小二乘(2D-CGLS)法高效求解。数值仿真与电磁仿真实验表明：该方法在有限模态和强噪声下仍能保持目标结构完整性，计算效率与成像质量得到显著提升。
涡旋电磁波雷达(VEWR)利用轨道角动量(OAM)模态的正交性，理论上为突破传统雷达的方位向分辨率限制提供了新的物理维度，从而也为目标微动感知与前视成像开辟了新途径。然而，实际应用中有限可用模态与复杂电磁噪声导致严重的模态混叠和分辨率退化，现有稀疏成像方法普遍存在精度-效率失衡、噪声鲁棒性不足等问题。该文提出一种融合模态相关性加权与自适应正则化(MCW-AR)的超分辨成像框架。首先构建VEWR前视成像几何与波前调制信号模型；进而设计OAM模态相关矩阵量化模态间辐射能量的非均匀分布特性，通过贝塞尔函数幅值加权调制强化主导模态的低秩约束；最终建立联合稀疏性与低秩性的复合优化模型，引入自适应权重机制动态平衡结构保持与噪声抑制，并设计基于交替方向乘子法(ADMM)与增广拉格朗日乘子法(ALM)的联合优化框架，其中核心图像更新子问题采用动量加速的二维共轭梯度最小二乘(2D-CGLS)法高效求解。数值仿真与电磁仿真实验表明：该方法在有限模态和强噪声下仍能保持目标结构完整性，计算效率与成像质量得到显著提升。
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2026, 15(5): 1552-1565.
携带轨道角动量(OAM)的涡旋电磁波在理论上能够提供无穷多组正交模态和差异性的螺旋波前相位梯度特性，可有效提升无线通信的频谱利用率和雷达的探测感知能力，在无线通信和雷达探测与成像领域均表现出重要的研究价值和应用潜力。然而，多模态涡旋电磁波产生过程中易出现模态间串扰及模态纯度不平衡等问题，严重影响其在通信与雷达探测系统中的性能表现。针对上述问题，该文从数学原理出发，提出了一种基于1比特相位调控的多模态涡旋电磁波生成与优化新方法，可有效实现多模态涡旋电磁波(l = ±1, ±2, ···, ±n, n ∈ N+)的同时生成、模态间串扰抑制以及多模态纯度的一致性提升。为验证所提方法的有效性，该文通过数值仿真实现了16模态(l = ±1 & ±2 & ±3 & ±4 & ±5 & ±6 & ±7 & ±8)涡旋电磁波的复用生成与优化；进一步选取具有代表性的8模态涡旋波(l = ±1 & ±2 & ±3 & ±4)示例，完成了相应透射型超表面设计、仿真、加工与实验验证。仿真与实测结果均表明基于该方法能够稳定产生目标多模态涡旋电磁波，其中模态干扰被有效抑制，各涡旋模态的模态纯度实现一致性优化。该研究为解决多模态涡旋电磁波的串扰与纯度控制难题提供了一条低相位调控复杂度、高灵活性且具有普适性的技术路径，为高容量涡旋通信与高分辨率雷达探测系统提供了创新性的实现方案。
携带轨道角动量(OAM)的涡旋电磁波在理论上能够提供无穷多组正交模态和差异性的螺旋波前相位梯度特性，可有效提升无线通信的频谱利用率和雷达的探测感知能力，在无线通信和雷达探测与成像领域均表现出重要的研究价值和应用潜力。然而，多模态涡旋电磁波产生过程中易出现模态间串扰及模态纯度不平衡等问题，严重影响其在通信与雷达探测系统中的性能表现。针对上述问题，该文从数学原理出发，提出了一种基于1比特相位调控的多模态涡旋电磁波生成与优化新方法，可有效实现多模态涡旋电磁波(l = ±1, ±2, ···, ±n, n ∈ N+)的同时生成、模态间串扰抑制以及多模态纯度的一致性提升。为验证所提方法的有效性，该文通过数值仿真实现了16模态(l = ±1 & ±2 & ±3 & ±4 & ±5 & ±6 & ±7 & ±8)涡旋电磁波的复用生成与优化；进一步选取具有代表性的8模态涡旋波(l = ±1 & ±2 & ±3 & ±4)示例，完成了相应透射型超表面设计、仿真、加工与实验验证。仿真与实测结果均表明基于该方法能够稳定产生目标多模态涡旋电磁波，其中模态干扰被有效抑制，各涡旋模态的模态纯度实现一致性优化。该研究为解决多模态涡旋电磁波的串扰与纯度控制难题提供了一条低相位调控复杂度、高灵活性且具有普适性的技术路径，为高容量涡旋通信与高分辨率雷达探测系统提供了创新性的实现方案。
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2026, 15(5): 1698-1713.
针对当前对飞鸟和旋翼无人机(UAVs)识别的迫切需求，该文提出了一种基于涡旋雷达的目标参数提取方法。工作核心聚焦于目标参数获取，在建模与参数提取维度上进行了系统扩展。首先分别对飞鸟主体运动与扑翼行为以及旋翼无人机的旋翼转动与机体结构进行了数学建模与分析，推导了散射点对应的径向多普勒与旋转多普勒频移表达式，并从雷达回波信号中提取微多普勒特征，实现目标参数反演。对于鸟类目标，基于回波信号的频谱峰值提取径向多普勒估计飞行速度，并结合散射点旋转多普勒频移公式，通过短时傅里叶变换(STFT)计算旋转多普勒变化，实现对扑翼长度的估计，在低信噪比(SNR)条件下，扑翼长度估计误差保持在0.03 m以内。对于旋翼无人机目标，首先建立回波信号模型，推导微多普勒频移中径向与旋转分量的解析关系，并结合重构的多普勒信息与距离-时间维度，反演获得欧拉角、旋翼转速、旋翼长度以及机体到旋翼的距离等共6项结构与运动参数，各参数的估计误差显著低于传统基于单一多普勒的方法，其参数提取误差均保持在2%以内。仿真结果表明，该文提出的基于涡旋雷达的鸟类与旋翼无人机参数提取方法能够实现多参数的高精度获取，并在低信噪比条件下仍保持稳定可靠的性能，验证了方法的有效性与工程应用潜力。
针对当前对飞鸟和旋翼无人机(UAVs)识别的迫切需求，该文提出了一种基于涡旋雷达的目标参数提取方法。工作核心聚焦于目标参数获取，在建模与参数提取维度上进行了系统扩展。首先分别对飞鸟主体运动与扑翼行为以及旋翼无人机的旋翼转动与机体结构进行了数学建模与分析，推导了散射点对应的径向多普勒与旋转多普勒频移表达式，并从雷达回波信号中提取微多普勒特征，实现目标参数反演。对于鸟类目标，基于回波信号的频谱峰值提取径向多普勒估计飞行速度，并结合散射点旋转多普勒频移公式，通过短时傅里叶变换(STFT)计算旋转多普勒变化，实现对扑翼长度的估计，在低信噪比(SNR)条件下，扑翼长度估计误差保持在0.03 m以内。对于旋翼无人机目标，首先建立回波信号模型，推导微多普勒频移中径向与旋转分量的解析关系，并结合重构的多普勒信息与距离-时间维度，反演获得欧拉角、旋翼转速、旋翼长度以及机体到旋翼的距离等共6项结构与运动参数，各参数的估计误差显著低于传统基于单一多普勒的方法，其参数提取误差均保持在2%以内。仿真结果表明，该文提出的基于涡旋雷达的鸟类与旋翼无人机参数提取方法能够实现多参数的高精度获取，并在低信噪比条件下仍保持稳定可靠的性能，验证了方法的有效性与工程应用潜力。
20
2026, 15(5): 1629-1649.
涡旋电磁波以其独特的螺旋形相位波前在雷达前视成像领域受到了广泛关注，然而，其贝塞尔函数形式的辐射强度限制了电磁涡旋雷达的作用距离、成像视场和俯仰维信息获取能力。为解决上述问题，该文从雷达前视成像应用所需的辐射场特性出发，设计了一种新的电磁波线性波前调制模式，借鉴涡旋电磁波调控方式，提出了基于均匀线阵的线性波前电磁波调制方法。全波仿真和辐射场特性测量实验结果表明，线性波前电磁波不仅拥有随俯仰角线性变化的波前相位，同时还具有聚合的波束主瓣，有效避免了涡旋电磁波的能量发散和轴向能量空洞问题。此外，线性波前电磁波的辐射场分布与俯仰、方位二维角度相关，基于该特性，该文建立了线性波前雷达前视三维成像模型，提出了基于旋转阵列和后向投影算法的目标俯仰-方位成像方法，并结合距离信息得到了三维成像结果。仿真结果表明，该文所提方法能够实现雷达前视区域目标的三维成像，在多目标场景和低信噪比条件下依然具有较好的成像性能，相较于现有电磁涡旋干涉三维成像方法和阵列实孔径三维成像方法具有明显性能优势。
涡旋电磁波以其独特的螺旋形相位波前在雷达前视成像领域受到了广泛关注，然而，其贝塞尔函数形式的辐射强度限制了电磁涡旋雷达的作用距离、成像视场和俯仰维信息获取能力。为解决上述问题，该文从雷达前视成像应用所需的辐射场特性出发，设计了一种新的电磁波线性波前调制模式，借鉴涡旋电磁波调控方式，提出了基于均匀线阵的线性波前电磁波调制方法。全波仿真和辐射场特性测量实验结果表明，线性波前电磁波不仅拥有随俯仰角线性变化的波前相位，同时还具有聚合的波束主瓣，有效避免了涡旋电磁波的能量发散和轴向能量空洞问题。此外，线性波前电磁波的辐射场分布与俯仰、方位二维角度相关，基于该特性，该文建立了线性波前雷达前视三维成像模型，提出了基于旋转阵列和后向投影算法的目标俯仰-方位成像方法，并结合距离信息得到了三维成像结果。仿真结果表明，该文所提方法能够实现雷达前视区域目标的三维成像，在多目标场景和低信噪比条件下依然具有较好的成像性能，相较于现有电磁涡旋干涉三维成像方法和阵列实孔径三维成像方法具有明显性能优势。
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